相位配准概述
相位配准是一种非常经典的理论，理论论述互联网上有很多，我直接给出一个流程图，简述重点。

• 相位配准的原始理论互联网上已经很多,我不过多赘述，使用完全相同的两个图像在空间内平移进行推导。只强调一下，在实际使用时，可以证明，只要两个图像有完全相同的部分，那么就可以使用相位配准
  
• 带有旋转／缩放的相位配准不要看普通教材，普通教材愚蠢的试图先绕图像中心旋转缩放，再进行平移。事实上，只要有空间变换(或刚体运动学)知识，就可以知道如果刚体可以仅通过缩放和旋转从A变为B，那么必然可以确定一个空间点O，使刚体A仅绕O进行一次缩放和一次旋转到达B，也就是说，只要我们确定了点O，那么进行对数极换元就可以直接确定旋转和缩放参数。
• 如果只是绕中心旋转的图片，那么做对数极换元，再做平移的相位配准即可，我必须说，这毫无意义，这里面的工作最大头为对数极换元，which和图像处理没有什么关系。
• MATLAB 2014a后自带了一个 imregcor 函数，它对重合区域较大(目测至少20%)的两个图像进行相位配准非常高效，平移，旋转 缩放都OK。本文末尾附带的是一个我的实现，它的重难点在于附带了一个图像拼接程序，要比相位配准中求出坐标更复杂。

function runrun()
PhCorrelationRotation('cameraman.png','cameraman_part_rotate_scaling.png',0)
end

function PhCorrelationRotation(baseimgpath,sampleimgpath,deltaH)
if